欧盟网络安全局 (ENISA) 是欧盟致力于实现全欧洲高水平网络安全的机构。欧盟网络安全局成立于 2004 年,并得到《欧盟网络安全法》的加强,该局致力于制定欧盟网络政策,通过网络安全认证计划提高 ICT 产品、服务和流程的可信度,与成员国和欧盟机构合作,并帮助欧洲为应对未来的网络挑战做好准备。通过知识共享、能力建设和提高认识,该局与其主要利益相关者合作,加强对互联经济的信任,提高欧盟基础设施的弹性,并最终确保欧洲社会和公民的数字安全。有关 ENISA 及其工作的更多信息,请访问:www.enisa.europa.eu。
由于技术进步,劳动力短缺和全球危机,抽象机器人服务的受欢迎程度不断增加。然而,在提供这些服务的同时,机器人偶尔会受到人类对他们的身体中断的影响,从而限制了它们的功能,有时会导致失败。为了调查这个问题,本研究研究了第三方人类干预在服务机器人失败中的作用及其对观察者对与机器人互动的态度的影响。我们操纵人类干扰,导致在两个基于在线方案的实验中导致不同的机器人服务失败。结果表明,如果没有(与)人类干扰的情况下,个人对失败的服务机器人的态度较低,并且他们不愿意与失败的服务机器人互动,而没有(Vs.与)人性人性干扰。机器人的应得性是为了这种影响,并由该人对机器人的自我效率进行调节。将讨论结果,不仅对服务故障理论和人类服务机器人互动的影响,而且对机器人服务提供商也是如此。
摘要:全球导航卫星系统(GNSS)已应用于社会生计和军事应用的各个方面,并已成为国家基础设施建设的重要组成部分。但是,由于GNSS的脆弱性,卫星导航技术可能会对GNSS安全应用构成严重威胁,这已成为导航对策领域的研究热点。在本文中,卫星导航干扰技术被分为抑制和欺骗干扰,以及卫星导航抑制抑制和欺骗干扰技术的研究状态以三个方面进行分类:干扰技术分类,技术分类,障碍智能评估评估评估评估评估。最后,总结了卫星导航干扰技术的未来发展趋势。
我们的遗传蓝图技术进步的秘密比以往任何时候都比以往任何时候都更深入地了解人类生物学,尽管关于易感性和与疾病的联系仍然存在问题。但是,一类新的技术应用为基因组诊断和挽救生命的治疗提供了全面的工具包。这可以更清楚地了解如何改善人类健康和生活质量。
为了提高神经网络的电质量干扰识别能力,本文研究了基于深度学习的功率质量识别和分类方法:构建功率质量扰动模型,生成训练集;构建深度神经网络;培训训练设置为深度神经网络培训;验证深度神经网络的性能;结果表明,即使在最严重的20dB噪声条件下,训练集被随机添加20dB-50dB噪声,它也可以达到99%以上的识别,这是一种传统。该方法无法实现。结论:基于最深的学习质量干扰识别和分类方法克服了人工特征的选择步骤的劣势,较差的强大功能,这对更准确,更准确,快速迅速发现功率质量问题的类别是有益的。
该项目旨在释放使用公民科学生物多样性数据作为循证决策,从肯尼亚和尼日利亚开始,并扩展到其他东非和西非国家。为了实现这一目标,该项目利用了肯尼亚鸟类地图(KBM)和尼日利亚鸟类地图集项目(NIBA) - 两个长期的公民科学鸟类映射项目 - 至:1)公民科学项目和决策者的经理能力(从公民社会和政府中绘制)在公民科学数据中如何有效地用于决策。通过两个实践培训课程,该项目有助于解决a)分析公民科学数据和解释结果的能力,以证明生物多样性和鸟类如何应对环境威胁,例如土地使用和气候变化,以及在倡导和沟通方面的疲软和沟通方面的弱点和沟通方式,以说明环境和报告环境的变化以及对生物学趋势的解释正确。与KBM和NIBA合作的利益相关者确定了两个容量差距,因为它阻碍了非洲的公民科学数据和保护管理的证据。
国防部管理层和军事行动主管的最高层都认识到控制电磁频谱和 EME 的必要性,他们必须确保美国部队有能力在所有领域有效行动:太空、海上、陆地、空中、信息;并能够根据不同情况使用多种部队进行作战。军事成功依赖于信息优势:获取、处理、分发和保护准确信息,同时利用或阻止对手这样做。信息优势很大程度上取决于对 RF 频谱的访问。对部队机动性、射程和速度的优先考虑决定了大部分信息技术必须是无线的。同样,关键介质是无 EMI 操作的 EM 频谱。
1,2,3,4 苏马雷大学中心和圣保罗卫理公会大学教授。获得 UNIFESP 理学硕士学位 - 重点领域为药理学。药理学系 - 行为神经科学实验室 - UNIFESP 的博士生。布坦坦研究所药理学实验室 - 毒素作用模式组 - 志愿者。
摘要。供应链管理是当今全球化业务成功的决定因素。这产生了更大的风险,最终可能导致供应链中的偏差。这项研究的目的是研究导致索马里供应链脆弱性的入站和出站定量和定性破坏。脆弱性评估是可以帮助从业者主动应对此类风险并避免供应链中的干扰的最佳工具。本研究采用横断面研究设计来测试前几节中产生的假设。一种定量方法用于收集和分析本研究的数据。这项研究的人口包括索马里中小型公司的业务经理和物流部门。比例方法用于计算样本量。使用最小二乘回归的推论统计量用于分析从研究受访者那里收集的数据。部分最小二乘用于计算模型参数并检验假设。研究发现,入站定量干扰对索马里背景下的供应链脆弱性有重大影响。相反,入站定性干扰与供应链脆弱性没有显着关系。这项研究发现,索马里制造业的供应链比商品行业更容易受到伤害。这项研究的结果表明,管理者应考虑上游活动,以在与当前和潜在客户的界面上促进绩效,这是基于消费者比供应商要求更高的事实。这项研究的结果介绍了有关导致索马里供应链脆弱性的入站和出站定量和定性中断的科学数据,对于从业人员来说,这对于如何减轻此类骚乱而言,这对于索马里亚的研究很少,这对于从业人员来说,这对于从业人员来说尤为重要,而这项研究尤其重要。
封面设计:EEA封面图像©Andrew Bellham(自然@work / eea -eea -flickr)布局:Claudia Ombrelli(Thetis S.P.A.)出版日期:2024年12月EEA活动:EEA活动中心的欧洲话题适应性和LULUCF法律通知与欧洲环境局的法律通知与欧洲的批准为一部分。 (ETC-CA)并表达作者的观点。本出版物的内容不一定反映欧洲委员会或欧盟其他机构的立场或意见。欧洲环境局和欧洲气候变化适应中心和Lulucf均不对本出版物中包含的信息的重复使用所产生的任何后果负责。etc etc-ca协调员:Fondazione Centro Euro-Mediterraneo sui cambiamenti气候(CMCC)等 - CA合作伙伴:巴塞罗那超级计算中心,气候 - 基克控股B.V. Istituto Superiore di Sanita,PBL荷兰环境评估局,BLEU计划的环境和地中海的发展,Stiftelsen,Stiftelsen,Stockholm Envirenceptitute(及其附属实体SEI Oxford Office Ltd),芬兰环境研究所,Thetis S.P.A. Wageningen环境研究。[Creative Commons归因4.0(国际)]有关欧盟的更多信息,请访问互联网(http://europa.eu)。EEA项目经理:Ybele Hoogeveen和Wouter Vanneuville版权所有©欧洲气候变化改编中心和Lulucf,授权2024年繁殖,只要确认来源即可确认。doi:10.25424/cmcc-3v3y-j479建议引用:Keesstra,S。等,2024年,基于自然的解决方案,以解决气候变化下的森林干扰:火灾和害虫等案例/CA的案例/CA技术文件,技术论文No 1/2024,欧洲气候变化中心关于气候变化的欧洲话题中心关于气候变化和Lulucf(等)。欧洲气候变化适应和lulucf